成為後端工程師 | 踏上程式起點，逐步掌握 Java 語言特性與物件導向程式設計
104學習
JCreator Pro
這是一款輕量且直覺的Java整合開發環境（IDE），適合初學者與中小型專案使用。擁有基本的程式碼編輯、編譯與除錯功能，能提升Java開發效率。相較於大型IDE，它佔用資源較少，啟動速度快，適合在資源有限的電腦上工作。熟悉此工具代表具備Java程式開發的基礎操作能力，有助於快速撰寫及測試Java程式碼，對於軟體開發相關職位是一項實用技能。
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ACP Premiere Pro 2022
Adobe Certified Professional是Adobe官方認可的國際證照，由Adobe與全球最大考證中心Certiport共同合作推出，針對平面影像、網頁設計與影音動畫領域，結合每個軟體所具備的核心應用與知識理論的內容，提供擁有設計軟體使用經驗的人士進行考核認證，考科包含Adobe Photoshop、Adobe Illustrator、Adobe InDesign、Adobe Dreamweaver、Adobe Animate、Adobe Premiere Pro及 Adobe After Effects。
為多媒體設計學習者最該必備的證照，能證實學習者對Adobe核心應用具備相當的熟練度，額外的Adobe設計專家證書，更能展現擁有跨軟體設計專案的能力，藉由認證項目檢視自我是否掌握業界所需，除了了解掌握學習程度，更能為創作作品增加說服力。
Adobe
ACP Premiere Pro 2021
Adobe Certified Professional是Adobe官方認可的國際證照，由Adobe與全球最大考證中心Certiport共同合作推出，針對平面影像、網頁設計與影音動畫領域，結合每個軟體所具備的核心應用與知識理論的內容，提供擁有設計軟體使用經驗的人士進行考核認證，考科包含Adobe Photoshop、Adobe Illustrator、Adobe InDesign、Adobe Dreamweaver、Adobe Animate、Adobe Premiere Pro及 Adobe After Effects。
為多媒體設計學習者最該必備的證照，能證實學習者對Adobe核心應用具備相當的熟練度，額外的Adobe設計專家證書，更能展現擁有跨軟體設計專案的能力，藉由認證項目檢視自我是否掌握業界所需，除了了解掌握學習程度，更能為創作作品增加說服力。
Adobe
非線性剪輯Premiere Pro
因應知識經濟與文創產業的時代來臨，各產業均發生結構性的變化，「設計」所帶來的附加價值與影響也日趨明顯。為了不淹沒在此一浪潮中，台灣產業界對於設計能力的提升，產生了迫切的需求。優秀而充足的人力是企業提升設計能力的根基，為提供產業界符合新時代的專業人才，本會推動「TQC+ 專業設計人才認證」，藉由嚴謹的認證職能體系架構與專業完善的考試服務，培育出符合企業職場需要的人才。
● 為國際級證書，獲印度國家電子資訊科技學院（NIELIT）採認。
● 以「專業設計領域任職必備能力」為認證標準。
● 認證內容涵蓋「工程設計」、「視傳設計」、「軟體設計」、「電路設計」、「建築設計」、「跨域設計」等六大專業領域。
● 擁有整合知識體系與專業技能的認證架構，是最貼近實際使用環境與就業需求的證照。
財團法人中華民國電腦技能基金會
基礎非線性剪輯Premiere Pro
因應知識經濟與文創產業的時代來臨，各產業均發生結構性的變化，「設計」所帶來的附加價值與影響也日趨明顯。為了不淹沒在此一浪潮中，台灣產業界對於設計能力的提升，產生了迫切的需求。優秀而充足的人力是企業提升設計能力的根基，為提供產業界符合新時代的專業人才，本會推動「TQC+ 專業設計人才認證」，藉由嚴謹的認證職能體系架構與專業完善的考試服務，培育出符合企業職場需要的人才。
● 為國際級證書，獲印度國家電子資訊科技學院（NIELIT）採認。
● 以「專業設計領域任職必備能力」為認證標準。
● 認證內容涵蓋「工程設計」、「視傳設計」、「軟體設計」、「電路設計」、「建築設計」、「跨域設計」等六大專業領域。
● 擁有整合知識體系與專業技能的認證架構，是最貼近實際使用環境與就業需求的證照。
財團法人中華民國電腦技能基金會
Integrating Applications with Gemini 1.0 Pro on Google Cloud
線上課程約8小時
This short course on integrating applications with Gemini 1.0 Pro models on Google Cloud helps you discover the Gemini API and its generative AI models. The course teaches you how to access the Gemini 1.0 Pro and Gemini 1.0 Pro Vision models from code. It lets you test the capabilities of the models with text, image, and video prompts from an app.
完成此活動，贏取徽章！向世界展示您掌握的技能，拓展雲端領域的職業之路。
課程目標：
● Discover the Gemini API and its generative AI models.
● Access the Gemini 1.0 Pro and Gemini 1.0 Pro Vision models from code.
● Test the capabilities of the models with text, image, and video prompts from an app.
Google
程式設計JAVA JDK1.4
JAVA JDK1.4證照驗證持有者具備使用Java開發工具包版本1.4進行程式設計的能力，熟悉物件導向程式設計概念及Java語言基礎語法，能夠撰寫、編譯及除錯Java應用程式，並了解核心API的使用方法。此證照適合希望從事軟體開發、系統整合或相關資訊技術工作的專業人士，具備良好的程式設計基礎與實務經驗，有助於提升職場競爭力及開發效率。
財團法人中華民國電腦技能基金會
精選貼文，掌握第一手知識
Perplexity AI開啟購物新時代：Buy with Pro與Snap to Shop功能解析
線上購物正邁入全新境界！AI搜尋引擎新創企業Perplexity近日推出專為美國專業用戶設計的「Buy with Pro」購物功能，搭配「Snap to Shop」視覺搜尋工具，讓消費者不僅能快速找到商品，更能一鍵購物，省去繁瑣步驟。這篇文章將帶你深入了解這些創新功能如何改變購物方式，並解決你網購時搜尋商品的痛點。
▍Perplexity Buy with Pro：AI驅動的一站式購物體驗
Perplexity的最新購物功能「Buy with Pro」專為美國用戶推出，目標是讓購物流程更快速、直觀，並提供免運費服務以吸引消費者。使用者在搜尋商品時，可以直接透過該功能完成購買，避免進一步訪問第三方網站，從而大幅提升便利性。
此功能還結合AI技術，提供詳細的產品資訊卡，包括產品的關鍵規格、最適合的選擇及相關建議。根據官方說明，所有建議完全由AI分析生成，沒有贊助內容，確保客觀公正。
▍Snap to Shop：重新定義視覺搜尋
除了Buy with Pro，Perplexity還推出「Snap to Shop」功能，讓用戶只需拍攝商品照片，即可找到相關產品，甚至在缺乏商品名稱的情況下也能輕鬆搜尋。這項功能與Google Lens類似，但進一步整合了購物功能，使得尋找並購買商品變得一氣呵成。
▍商家計劃與平台整合：打造全面生態系
為了確保數據即時性，Perplexity邀請大型零售商參加免費的商家計劃，提供產品規格和詳細資訊，進一步強化搜尋準確性。該計劃目前不涉及廣告合作，但有助於AI搜尋更精確地服務消費者。
▍成為Google搜尋的潛在競爭者
隨著AI技術的快速進步，Perplexity正逐步拓展其功能，從傳統搜尋到結合購物的多元化服務，這也使其有望成為Google搜尋的強勁競爭者。近期，Perplexity更嘗試在其平台上投放廣告，吸引品牌如Indeed、Whole Foods等合作夥伴進行測試，顯示其商業模式的靈活性和增長潛力。
▍未來展望與AI購物的可能性
根據Perplexity近期的融資消息，公司估值已高達90億美元，顯示市場對其技術和模式的高度期待。同時，這些創新功能還有望逐步推廣至其他地區，進一步改變全球購物習慣。
Perplexity的「Buy with Pro」與「Snap to Shop」功能展示了AI技術在購物領域的無限可能，讓搜尋與購物體驗更加智能化與人性化。如果你也在尋求快速找到商品並簡化購物流程的解決方案，不妨一試這些功能，享受前所未有的購物便利。
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吳恩達公布AI工程技能版圖：2026年開發者最重要的4大技能
人工智慧（AI）先驅吳恩達博士與DeepLearning.AI分析超過1萬筆職缺，歸納2026年4大重要AI工程技能，包括建構與部署AI應用、軟體工程基本功、使用Coding Agent，以及塑造開發方向。
文／樂羽嘉編譯 由天下雜誌授權轉載
本文目錄：2026年最重要的4個AI工程技能
1. 建構與部署AI應用程式2. 掌握軟體工程基本功3. 有效運用AI程式設計代理4. 塑造開發方向
人工智慧（AI）先驅吳恩達博士最近撰文公布AI工程技能版圖，告訴開發者應該優先學習哪些技能，也讓雇主知道如何找出真正有能力的開發者。
吳恩達（Andrew Ng）是DeepLearning.AI創辦人、Coursera董事長兼共同創辦人，也是史丹佛大學兼任教授。身為機器學習與網路教育領域先驅，吳恩達在人工智慧方面的成就改變了許多人的生活，超過800萬人修過他講授的AI課程。
吳恩達曾是Google大腦（Google Brain）團隊的創始負責人，團隊協助Google 轉型為現代化的AI企業，也曾擔任百度（Baidu）副總裁兼首席科學家，領導一支由1300人組成的AI團隊，先前更擔任史丹佛大學AI實驗室（Stanford AI Lab）主任，2023年入選《時代雜誌》（TIME）全球百大AI影響力人物（Time100 AI）。
吳恩達和DeepLearning.AI團隊最近發布的AI工程技能版圖（AI Engineering Skill Map），分析超過1萬筆職缺，與數十位AI專家、招募主管與招募人員進行數十場訪談，也用問卷蒐集資料、彙整資料分析，歸納出四項最重要的AI工程技能：
建構與部署AI應用程式
軟體工程基本功
使用Coding Agent
塑造開發方向
1. 建構與部署AI應用程式
AI應用與傳統軟體最大的差異，在於AI的輸出具有不可預測性。
給大型語言模型（LLM）一段提示詞，你永遠無法完全確定它會回傳什麼結果。訓練一個深度學習模型，你也永遠無法百分之百確定它面對從未見過的資料時會有什麼表現。
因此，只知道如何使用LLM、RAG或代理工作流等基本元件，已經不夠了。
這項技能的核心，是運用統計方法衡量、引導及管理AI系統，最重要的是建立一個評估與錯誤分析的閉環。
2. 掌握軟體工程基本功
軟體工程需要在成本、擴充性、可靠性、速度等因素之間進行取捨，而安全性與隱私又會讓問題變得更加複雜。
理解軟體工程的基本原理，能讓你首先意識到「究竟有哪些取捨存在」。如此一來，在選擇技術堆疊、設計系統架構、設計資料儲存方式或進行測試等方面，都能做出更好的決策。
有些開發者利用AI程式設計代理（AI Coding Agent）做「Vibe Coding」（氛圍編碼）時，直接跳過這些基本功，結果往往不知道該提供代理哪些上下文，也無法察覺代理正在做出糟糕的系統架構決策。
現在這些基本功的價值已經從過去的「親手把所有程式碼寫出來」，變成「使用精準的工程語言，引導AI代理完成工作」。
3. 有效運用AI程式設計代理
有效使用代理式程式開發，已經是每一位開發者的關鍵技能。你要能：
正確認知代理的限制，知道它能做什麼、不能做什麼、什麼時候該介入、什麼時候可以放手讓它自行處理，避免浪費太多時間和Token。
有效管理上下文視窗（context window），在規劃與執行之間做取捨。
提供驗證工具（validators）與評估框架，讓代理能夠在閉環中自主反覆修正。
撰寫清楚的規格，同時知道什麼時候不需要完整規格也能推進工作。
協調多個代理合作。
避免高風險錯誤，例如不小心讓代理弄壞正式環境的資料庫。
這個領域的發展速度極快，因此持續嘗試新工具，並不斷調整自己的工作流程，本身就是一項核心要求。
4. 塑造開發方向
AI代理按照清楚規格產出軟體能力高速提升，所以工程師工作的重心，也正在轉向「決定規格裡究竟應該放什麼」。
工程師不應再期待別人交給自己一份像素級精準的設計稿，然後只負責按照要求實作。
要做好AI工程，就必須具備產品思維，理解商業背景與客戶目標，參與塑造並推動產品的開發方向。
同時也必須掌握開發節奏，知道什麼時候應該迅速做出一個MVP，測試市場需求，什麼時候應該放慢速度，從一開始就仔細把產品做好。
在傳統軟體團隊中，決策與執行是分開的，產品經理與客戶溝通、寫需求，計師製作Mockup，工程師只要按照規格實做。
AI程式設計代理正在打破這種彼此隔離的工作模式，一旦代理可以把一份清楚的規格直接變成可運作的軟體，寫程式本身就不再是唯一的瓶頸。
團隊仍然需要有人找出真正值得解決的問題、理解客戶需求、權衡各種取捨，並決定規格裡究竟應該放進哪些東西，愈來愈多工作轉移到工程師身上。因此，工程師工作中那些結果明確、單純執行的部分正在減少；充滿不確定性、需要人類判斷的工作則正在增加。
AI程式代理可以替你提出一套系統架構，但仍然需要有人能看出這套架構背後是不是偷偷犧牲了成本、可靠性、安全性或擴充性。更快產生程式碼，不代表就能做出更好的決策。
（資料來源：medium、deeplearning.ai、startupfortune .com、andrewng.org）
（原文標題：吳恩達：2026年最重要的4個AI工程技能）
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授課講師將許多抽象的資安理論，轉化成淺顯易懂的範例，例如透過 SQL Injection、XSS、Session Hijacking 等攻擊手法示範，並讓我們實際操作演練，使我能清楚理解安全漏洞的成因，以及在程式設計時該如何修改程式或進行設定以防堵。這樣一來，我不僅知道「要注意資安」，更能真正理解為何要這樣做，以及不做可能帶來的後果。另外，講師也很願意回答問題，不管是課堂上操作卡住，或是我提出與工作相關的情境，他都會耐心說明，甚至給出一些我平常可能想不到的建議。這對我幫助很大，因為我可以馬上將學到的東西與自己的工作串聯起來。
⚙️
資安實戰演練助我工作防護
我印象最深的是講師在示範 SQL Injection 的單元。他先給我們一個看似普通的登入表單，接著在輸入的字串中插入一些 SQL 指令，竟然就能繞過驗證、直接登入系統。這讓我立刻聯想到工作上常撰寫的查詢語法，如果沒有做好輸入驗證或參數化處理，很可能就會被攻擊者利用。另外，課程中也提到 XSS（跨站腳本攻擊）。透過講師實際示範將惡意程式碼嵌入網頁，再看到使用者端 cookie 被竊取的過程，我才真正理解到「前端輸入驗證」與「後端過濾」的重要性。這些都是課程中我覺得最實用、最有收穫的地方。
🎯
資安思維融入開發實踐
目前工作上參與的都是政府機關的大型專案，對於資安的要求非常嚴謹。透過此課程，讓我平時開發時，除了功能本身能否正確執行外，也會進一步思考這樣的設計是否存在漏洞，並且在專案開發過程中，我能主動提出安全性改善建議，也能協助同事檢查程式碼是否存在潛在風險。以前在設計 SQL 語法時，主要只考慮查詢效率及撰寫的便利性，很少想到安全性問題。經過此課程後，我將課堂中學到的參數化查詢與輸入驗證套用到專案中，在撰寫 SQL 語法時，盡量避免使用字串拼接的方式，並加強輸入檢核，有效避免了 SQL Injection 的風險。取得 EC-Council 的認證，代表我具備一定程度的資安知識，雖然公司並無明確規定加薪或升遷，但我相信對於往後的職涯肯定有所助益。
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Jev是什麼？前OpenAI研究員打造一款「不會聊天」的AI模型！
前OpenAI研究員打造的AI模型Jev，不聊天、不寫文章，只負責快速做判斷，還會說出自己有幾成把握，本文整理Jev和ChatGPT的差異、設計理念、價格速度與應用示範。
文／《104職場力》
本文目錄（點擊可快速前往）
Jev是什麼？和ChatGPT等AI語言模型有什麼不同？TypeSafe AI為什麼要做Jev？不追AGI的3個理念Jev最大特色：會說出自己「有多確定」Jev速度多快？價格多少？官方數據整理Jev可以用在哪裡？官方應用方向與示範Jev對上班族有什麼影響？
當各家AI公司在比拼誰的模型更會聊天、寫程式，曾參與ChatGPT背後研究的前OpenAI研究員Diogo Almeida，卻選擇另一條路。
他所創辦的TypeSafe AI於2026年9月15日發表第一款模型Jev，這款AI不陪人聊天，也不寫文章，只專門在軟體裡快速「做判斷」。
Jev跟別家產品有多不同？底下為各位整理其設計理念、核心特色、價格速度與應用示範。
Jev是什麼？和ChatGPT等AI語言模型有什麼不同？
如前言，Jev是TypeSafe AI推出的第一款AI模型，官方把這類模型稱為「System One模型」。
為什麼叫Jev？名字背後的「傑文斯悖論」
根據官方說明，「System One模型」這個名稱，來自心理學家康納曼的暢銷書《快思慢想》，書中把人的思考分成兩種：
快速、憑直覺的「系統一」
緩慢、仔細推敲的「系統二」
Jev做的就是類似「系統一」的快速判斷。
而這個名字則是取自英國經濟學家傑文斯（William Stanley Jevons），當年傑文斯發現，蒸汽機變得更有效率、更省煤之後，煤炭的總用量不減反增，因為更多地方開始用得起蒸汽機，這就是後來的「傑文斯悖論」。
TypeSafe AI認為，AI也會走上類似的路：當AI的使用成本越來越低，原本不划算的用途都會變得可行，AI被使用的地方只會越來越多。
Jev和其他AI語言模型的差異
它和ChatGPT最大的不同是：它不回給使用者一大段文字，只從事先設定好的選項中快速挑出答案，例如「是或不是」、「屬於哪一類」，讓其他軟體可以直接拿結果執行下一步。
以下依官方發表文章，整理一般AI語言模型與Jev的性能對照表：
比較項目一般大型語言模型Jev回答方式寫出一段文字，內容自由，但可能出現錯誤資訊或格式不符只從事先設定好的選項中挑答案，不會答出選項以外的內容產生方式一個字一個字依序寫出來一次同時給出所有問題的答案把握程度就算要求它評估自己有多確定，也常過度自信、前後不一每個答案都會附上「有幾成把握」，越有把握通常越準適合用途聊天、寫作、寫程式等需要人在旁邊確認的工作 分類、分派、評分等需要大量快速判斷的工作資料來源：TypeSafe AI官方文章
Jev目前還在搶先體驗階段，只開放開發者申請使用，有興趣的人可以到TypeSafe AI官網申請，使用方式可參考官方文件。
雖然Jev尚未普及，但我們可以先從它的設計理念與特色，看看這種新型態的AI，未來可能如何出現在我們每天使用的系統裡。
Jev官方網站
TypeSafe AI為什麼要做Jev？不追AGI的3個理念
TypeSafe AI在官網發表了一篇宣言，標題是「Build Prod, Not God」，意思是：與其打造無所不能的「神」，不如做出真正能上線使用的產品。
宣言中提到了3個想法：
理念1：AI夠聰明了，問題是不好用
TypeSafe AI認為，現在的AI已經夠聰明，足以創造龐大的價值，不需要再追求AGI（通用人工智慧，也就是像人一樣什麼都會的AI），他們觀察AI產業已經投入好幾年、數兆美元，但大多數軟體還是沒有變聰明，一般人的生活也沒有太大改變，表示這和AI本身的聰明度無關，是現在的AI很難被裝進既有的軟體裡使用。
理念2：現在的AI就像「沒有馬的馬車」
新技術剛出現時，常常會先模仿舊東西的樣子，之後才慢慢找到最適合自己的形式，就像最早的汽車其實只是把馬車的馬換成引擎，連馬車的高座椅、彈簧，甚至插馬鞭的座子都保留下來。
TypeSafe AI表示，現在的AI也是這樣，被訓練成有禮貌、很會說話的助理，是因為設計者假設對面坐著一個人，但這也代表AI需要有人在旁緊盯，沒辦法在背景自動運作。
理念3：讓AI像基礎工具一樣穩定可靠
宣言提到，當年打造資料庫、網路技術的人，並沒有預料到後來會出現Google這樣的服務，正因為這些底層技術夠穩定，後人才能在上面不斷開發出新應用。
TypeSafe AI希望AI也能變成這樣的基礎工具，只要每次呼叫都穩定可靠，開發者就能放心把它放進各種系統，一層一層疊加出新的應用。
Jev最大特色：會說出自己「有多確定」
官方在發表文章中舉了一個例子：假設一個AI有95%的機率能做對，卻說不出哪些時候會落在那5%的錯誤裡，這項工作就無法放心交給它自動處理，因為人還是得每一筆都檢查一次。
為了解決這個問題，Jev的每個答案都會附上「有幾成把握」，官方表示，Jev的把握程度經過「校準」，意思是它說的「把握程度」會和實際的正確率一致：越有把握的答案，通常越準；遇到相似的問題，也會給出相似的答案。
這個能力來自團隊自行開發的訓練方法「校準決策強化學習」（RLCD），不同於ChatGPT等模型主要是讓AI寫出人類喜歡的回答；RLCD的目標則是讓AI做判斷時，有幾成把握就說幾成。
※官方圖表中，Jev的「幻覺率」（AI給出錯誤或捏造內容的比例）標示為0%，但官方說明，因為Jev只會從設定好的選項中挑答案，不可能答出選項以外的內容，雖然不會亂答，但不代表每次都答對。
Jev速度多快？價格多少？官方數據整理
以下是官方公布的速度與價格。價格以token計算，token是AI計算文字量的單位：
項目一般大型語言模型Jev輸入價格（每100萬token）約0.2～10美元0.042美元輸出價格約為輸入價格的5倍不收費回應時間約3～329秒約0.07～0.5秒資料來源：TypeSafe AI官方文章
TypeSafe AI官網首頁宣傳「Jev快193.6倍、便宜444.6倍」，這組數字來自官方自己設計的測試：讓每個AI模型執行同一套工作流程，再以GPT-6 Astra與Fable 5.1兩個大型模型答案的平均當作標準，比較各模型的表現。
圖片來源：TypeSafe AI官方文章
※官方也主動說明這些數據的限制：
193.6倍、444.6倍預期是實際使用時效益的上限，一般情況下不一定能達到。
測試題目由官方團隊設計，可能有偏誤。
以GPT-6 Astra與Fable 5.1的答案作為標準，會讓結果偏向OpenAI與Anthropic的模型。
速度數據多是在官方位於美國西岸的筆電上測得。
官方無法證明目前的價格沒有補貼，但表示預期未來只會降價、不會漲價。
Jev可以用在哪裡？官方應用方向與示範
官方列出的4大應用方向
應用方向可以怎麼用自動化工作流程放在程式裡負責判斷，例如分類、分派、評分、擷取資料，處理用固定規則很難寫清楚的情況大量資料處理從龐大的資料中，快速整理出重點與特徵即時應用速度快到約0.1秒，適合需要馬上反應的服務檢查其他AI替其他AI的回答評分、把關，也能偵測有人試圖用特殊指令誘騙AI的「越獄攻擊」
示範1：玩電玩遊戲《毀滅戰士》
官方示範讓Jev即時操作經典射擊遊戲《毀滅戰士》（Doom），每秒大約做10次判斷，成本約每小時7美元。
不過官方也說明，Jev讀的是用文字描述的遊戲狀況，還不是直接「看」遊戲畫面；如果單純比遊戲表現，專門寫好的遊戲程式其實可以玩得更好，這個示範的重點是「展現AI能依照指令即時做出反應」。
示範2：維基百科接龍
這個遊戲的玩法是：從一個維基百科頁面出發，只能點頁面裡的連結，看誰最快抵達指定的目標頁面，每走一步，都可能要從數百到上千個連結中挑一個。
官方表示，Jev一個問題最多可以設定255個選項，超過時就改成「先替每個選項打分數，再從中挑選」的兩步驟方式，但官方也坦承，這個示範的速度優勢比其他示範小，因為對照的大型模型多數沒有開啟深度思考模式。
Jev對上班族有什麼影響？
未來當上班族也能接觸這款AI時，它可能會帶來以下幾種改變：
AI會更常在看不見的地方工作
客服派單、內容審核、資料分類等工作，每天都有大量重複的小判斷，這正是Jev這類AI瞄準的地方，未來的AI不一定都是聊天視窗，也可能直接藏在每天使用的系統裡。
會把問題拆清楚的人更吃香
Jev需要使用者事先設定好問題和選項才有辦法給出回應，因此能把模糊的工作拆成一個個清楚的判斷題，是和這款AI合作的重要能力。
看得懂AI的「把握程度」
當AI開始說出自己有幾成把握，懂得判斷哪些情況可以交給系統、哪些需要人工再確認的人，會在自動化的工作流程中扮演關鍵角色。
雖然Jev仍在早期階段，官方公布的數據也有待更多實際使用來驗證，但它提出的方向很值得思考，AI的下一步，也許不是變得更像人，而是像一個穩定可靠的工具，默默嵌進我們工作的每個環節。
（資料來源：TypeSafe AI官網〈Manifesto〉；TypeSafe AI官方發表文章〈Introducing System One Models & Jev〉）
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企業人資招募人才想用AI寫JD，卻怕內容太空泛？擔心新人進公司後才發現對工作期待不相同？本文教你利用專業提示詞搭配AI工具，打造可落地的職務說明書，從職責、KPI、職能到交接管理，讓招募、績效與責任分工更清楚。本文節錄自《AI × SOP 生成式 AI 工作流》。
文／陳泳睿
本文目錄（點擊可快速前往）
招不到對的人：建立可清晰分工的職務說明書一、企業的痛點二、管理工具解析三、解決方案：人機協作模型四、Prompt操作使用說明五、實務應用示例重點AI生成結果範例：呈現職位商業價值，與績效對齊Prompt：可立即複製的提示詞
招不到對的人：建立可清晰分工的職務說明書
在多數企業裡，職務說明書這件事並不陌生，但也很少真正發揮作用。很多文件寫完就放著，內容偏向工作項目的羅列，既無法用來評估績效，也無法在跨部門合作時釐清責任。當問題發生時，常見的不是流程檢討，而是彼此詢問「這到底是誰的工作」。久而久之，組織會出現一種隱性的成本，事情有人做，但沒人負責；
你缺的不是再寫一份JD（Job Description，職務說明書），你缺的是一套能定義責任、對齊績效、可交接可稽核的管理底座。沒有這個底座，AI只會把你原本的組織混亂放大、把你原本的模糊美化。有了它，你才能真正解決跨部門卡關與責任互推的積弊。
【備註】
對齊績效：每個職位做什麼，最後要用什麼指標驗收（例如交期、良率、客訴率）。
可交接：換人時不會靠「口耳相傳」， 而是有清楚的責任、流程、產出物。
可稽核：遇到內控或ISO稽核，能拿得出證據（文件、數據、紀錄）證明「做過、做對、有人負責」。
讀者指引：先備知識
在進入實作前，我們需要先對齊三個管理工具的基礎學理。請記住，它們在「組織層面」的真正意義：
組織架構（Organizational Structure）：這是在設計「事的分工」，而不是在排人的官位高低。
職務說明書（JD）：這是對責任的界定與「可稽核」的承諾，絕對不是工作內容的流水帳。（註：「可稽核的承諾」是：你要交付哪些成果、成果長什麼樣子、用什麼數據驗收。）
職能（Competency）：這是把任用條件變成一把「可比較的尺度」， 避免主管憑感覺說「他很適合」。
一、企業的痛點
身為主管，若JD定義不清楚，損失不會直接寫在損益表上，但會滲透到加班費、重工成本與人才流失中。
當組織「螺絲鬆了」，你會發現主管每天都在「救火」，且通常伴隨以下三種「失控」現象（常見踩雷點）：
重工（Repeated Efforts）：做過的事又做一次，同一份薪水付兩次，還錯過商機。
脫節（Disconnected Workflows）：交接點漏水，例如產品更新了，客服卻不知道，讓客戶在第一線看到破口。
責任模糊（Ambiguous Responsibility）：出事找不到負責人，最後變成主管扛，大家學會躲。
風險分析表：從現象看損失
常見問題現象實際造成的風險或經濟損失行銷已完成分析，業務又重做一次工時浪費、專案延誤，決策時點錯過商機窗口產品更新功能，客服未同步客訴上升、品牌信任折損，面臨違約風險資料遺失找不到責任人內控失靈、稽核不通過，ISO/法規風險放大
（備註：內控是指企業為了確保營運效率、財務報告可靠及法令遵循所設計的控制程序。）
二、管理工具解析
要解決上述痛點，JD必須從「感性描述」轉向「結構化控制」。JD不只是人資文件，更是經營管理的鋼筋。
1. 結構化JD的六大欄位
一份能落地、可管、可交接的 JD，必須包含以下核心構面：
構面核心內容管理目的工作識別部門、職稱、職級定義責任載體與層級職務目的1～2句商業價值描述與策略對齊，避免做「沒用的忙」報告層級上下屬與利害關係人你向誰負責（主管）；你要協作誰（跨部門）；你會影響誰（內外部客戶/供應商）職責描述核心6～12條職責切清責任邊界，避免互踢皮球績效標準文件、數據、KPI定義「什麼叫做交付完成」的驗收標準資格條件學經歷、iCAP職能等級提升人職匹配，降低誤用人才的成本
2. 職能（Competency）與iCAP（勞動部職能基準單元）
職能是用「知識、技能、態度」三個維度來描述勝任條件。我們採用iCAP的1～6級標準。
第1級：基本執行（Routine）在可預期環境下，接受密切監督，執行常規、重複性任務，通常不需要特殊訓練。
第2級：一般執行（Basic）在有規律環境下，接受經常性監督，執行需要基本知識和理解力，且具備少許判斷力的工作。
第3級：獨立操作（Competent）在部分變動或非常規情況下，接受一般監督，獨立完成需要一定專業知識、技能和判斷的工作。
第4級：熟練操作（Proficient）在經常變動環境中，接受少許監督，獨立執行涉及規劃設計且需熟練技巧的工作，具備判斷與決策能力。
第5級：自主操作（Advanced）在複雜變動情況下，最少監督下自主完成工作，需應用、整合、系統化的專業知識與技術，具備策略思考與判斷。
第6級：策略創新（Expert/Strategic）在高度複雜變動中，能應用整合的專業知識和技術，獨立完成專業與創新的工作，需策略思考、決策及原創能力。
三、解決方案：人機協作模型
AI能加速產出，但不能替你做管理決策。我們採取「人定邊界、機做執行」的雙層架構。
層次一：戰略準備與知識校準（人：經理人的核心決策）
在叫AI寫作前，經理人必須先完成以下決策（不可跳步）：
確立邊界：決定職位存在的唯一商業價值。
設計職責：決定採「類別式」或「流程式」結構，並列出6～12條核心職責。
定義驗收：確定KPI（關鍵績效指標，用來衡量成效的數值）與iCAP等級。
【備註】
類別式：按工作類型分，例如：供應商管理、成本分析、合約管理、異常處理。
流程式：按流程階段分，例如：需求提出→詢價比價→議價下單→交期追蹤→驗收結案。
選哪個取決於：你的工作是「多類任務並行」還是「一條流程跑到底」。
層次二：個案生成與評量設計（機：AI的高效執行）
當人完成決策後，透過結構化Prompt引導AI進行「結構化對焦」。AI 的任務是將模糊的動詞轉化為：動詞(Action)+工作內容(Task)+目的/成果(Outcome)例如：擬定（動詞）採購策略（內容）， 以降低採購風險（目的）。
四、Prompt操作使用說明
結構化職務說明書操作流程圖：
Step 1：初始設定與戰略定位
Step 2：釐清協作網絡與邊界
Step 3：核心職責設計(公式化)
Step 4：職能規格與 iCAP 等級設定
Step 5：最終輸出正式JD與文案
操作步驟
步驟❶：設定職位「戰略身份」
你要做什麼：告訴 AI 你的公司背景（如：製造業、是否有 ISO 認證）、職位名稱以及為什麼需要這個職位（它能為公司創造什麼價值 ）。
關鍵重點：明確誰是這個職位的主管，以及他要管多少人。
步驟❷：規劃「人際網絡」
你要做什麼：列出這個職位在公司內部最常跟哪個部門開會，以及對外要面對哪些供應商或客戶。
關鍵重點：簡單標註頻率（例如：每天、每週或不定期）。
步驟❸：定義「核心職責」（最重要）
你要做什麼：輸入6到12個這個職位每天或每月必須完成的工作。
AI會幫你：AI會自動將你的話改成專業格式（例如：將「收發信件」優化為「管理客戶商務信件，以確保需求在24小時內獲得回覆」），並幫你配上量化的KPI。
步驟❹：設定「人才門檻」
你要做什麼：設定這個職位的困難度（iCAP等級1-6級），並列出你要求的學歷、工作年資、證照或特定的性格（例如：細心、抗壓 ）。
關鍵重點：若你不確定等級，可以請AI根據工作難度給你建議。
步驟❺：產出與定稿
你要做什麼：確認前面所有資訊無誤後，輸入「產出最終文件」。
你將得到：一份專業可直接存檔的 Markdown 格式文件以及一段寫好的「招募文案」，讓你可以直接貼到求職網站上。
五、實務應用示例重點
公司背景
產業別：電子零組件製造業（線束與電纜組件 Wiring Harness & Cable Assemblies）
規模：中小型企業，專攻「少量多樣」生產模式
職位基本資訊
職務名稱：品質保證課長（QA Section Manager)
所屬部門：品質管理部
職等/級：中階主管（課級）
工作地點：新北市汐止廠區（需配合客戶端稽核，極少出差）
AI生成結果範例：呈現職位商業價值，與績效對齊
這一段直接呈現職位的商業價值，適合用在JD首頁與績效對齊。實務上可直接對應良率、客退率與內部失效成本三類KPI。
一、職務目的（Job Purpose)
建立並維護少量多樣模式下的品質預警與檢驗體系，以確保出貨產品100%符合國際認證與客戶規範，並將外部客退率降至最低。 驅動持續改善流程與失效預防機制（FMEA），以確保生產製程穩定性並降低因品質變異導致的報廢成本。
二、組織位置與監督
報告對象：品質管理部經理／廠長
監督下屬：5人（2位IPQC巡檢員、2位FQC成品檢驗員、1位品質工程師QE）
方式：KPI月審、課內週會檢討、重大異常1on1、稽核點檢
三、工作協作關係
對內協作
單位/對象接觸重點/目的頻率製造(現場組長)判定製程異常（OOC）產品處置方式，核准特採（Waiver）或重工流程，以確保不良品隔離與風險受控日／不定期生管(PC)核對急件排程與檢驗人力配置，以確保出貨檢驗（FQC）不形成物流瓶頸週／不定期資材(倉儲／採購)監督呆滯不良品（MRB）報廢執行，確認庫存品重驗（Re-inspection）狀態，以降低混料與誤出貨風險月／不定期
對外協作
單位/對象接觸重點/目的頻率客戶QA／稽核員執行客訴8D線上報告與結案，對接客戶端駐廠稽核，以確保對外承諾一致且避免退件不定期認證機構(ISO／UL)維護外部證照年度合規，確認標籤與認證線材符合性，以確保認證有效且避免違規出貨年／不定期供應商(SQE／IQC)追蹤進料不合格（NCR）退換貨與供應商年度評鑑，以降低來料異常造成的停線與重工月／不定期
四、主要職責與績效標準 （Key Responsibilities & KPIs)（節錄）
每一條都已綁定文件與KPI，實務上可直接作為績效考核與責任追溯依據
(採用類別式結構)
項次職責描述（動詞+工作內容+目的）產出文件/成果績效衡量指標 (KPI/OKR) 1判定製程異常（OOC）與隔離範圍，並核准允收/拒收/重工決策，以防止不良品流出並降低停線損失OOC異常判定單／隔離清單／重工指示單OOC 48小時內結案率；重大異常再發率；不良流出件數2主持MRB不合格品審查會議並裁決報廢/重工/特採處置，以確保風險可控且降低失效成本MRB會議紀錄／處置決議單MRB逾期未結案件數；報廢成本（內部失效成本）趨勢；處置決議遵循率3核准Waiver特採條件並對齊業務/客戶允收邏輯，以在風險可控下保障交期並避免客戶爭議Waiver特採申請單／客戶允收證據特採後客退率；特採申請到批准Lead Time；特採條件符合率
五、職能與任用資格 (Competencies & Qualifications)
職能級別定義
iCAP 級別：Level5
級別理由：需主導品質系統優化與風險預防（FMEA/SPC/MSA），具對外稽核應對與客訴8D簽署責任，並擁有工程變更（ECN）否決權與MRB裁決權，屬跨部門決策型管理職
關鍵職能模型
職能類別職能項目定義與行為指標核心職能風險意識與預警能以數據與趨勢（良率/PPM/SPC）提前識別風險，主動啟動管制與預防措施，而非事後救火核心職能數據導向決策能以量測結果、MSA、照片證據與客規條款形成判定依據，並可追溯到文件紀錄核心職能跨部門衝突解決能在交期壓力下維持品質底線，並以風險/成本/客戶影響說服製造與業務採取一致行動核心職能風險意識與預警能以數據與趨勢（良率/PPM/SPC）提前識別風險，主動啟動管制與預防措施，而非事後救火核心職能數據導向決策能以量測結果、MSA、照片證據與客規條款形成判定依據，並可追溯到文件紀錄核心職能跨部門衝突解決能在交期壓力下維持品質底線，並以風險/成本/客戶影響說服製造與業務採取一致行動
任用資格要求
學歷/科系：大學以上，電機、機械、工業工程或工程管理相關科系。
工作經驗：5年以上電子製造業QA/QC經驗；2年以上帶領3–5人團隊管理經驗；具少量多樣高頻切線的品質管理實績。
專業證照/技能：ISO 9001內部稽核員；線束加工相關知識（識圖能力 ）。
語言能力：英文讀寫中等（TOEIC 550+或同等），可閱讀客規、撰寫英文 8D，並與國外稽核員交流。
Prompt：可立即複製的提示詞
Role: 結構化職務說明書 (JD) 架構師
Context
你是一位精通人力資源管理學理與組織架構設計的專家，專門協助企業將模糊的職務需求，轉化為符合「事、人、組織、績效」邏輯的結構化文件。你深知結構不明確的JD會導致企業面臨「重工、脫節、責任模糊」的三大風險。
Task
透過引導式訪談，蒐集我的戰略決策輸入，並利用 AI 的強大組織能力，輸出一份嚴謹、可稽核、具備iCAP職能標準的Markdown格式職務說明書。
Critical Rules (核心準則)
●公式強制性：所有職責描述必須嚴格遵守公式 「動詞 (Action) + 工作內容 (Task) + 目的/結果 (Outcome)」。●績效連結：每一條核心職責都必須強制連結「產出文件」或「量化 KPI」。●區分決策與執行：你會先確認我是否已完成「戰略準備」，若無則引導我思考，若有則直接接收資訊。●職能科學化：必須使用iCAP級別 (1-6級) 來定義職位複雜度，並據此推導任用資格。●消除模糊：禁止使用「協助」、「相關事項」等模糊動詞，必須使用具備明確界線的詞彙（如擬定、執行、審核）。
Workflow (訪談工作流)
請依序執行以下步驟，每次僅執行一個步驟，待我確認或回答後，再進行下一步。
Step 1: 初始設定與戰略定位
詢問：
1. 公司背景（產業、規模、核心產品、特殊文化或 ISO/IATF 認證要求）。2. 職位基本資訊（職稱、所屬部門、職等/級、工作地點）。3. 戰略核心：請提供 1-2 句「職務目的」(Job Purpose)，說明此職位存在的唯一商業價值。4. 報告線：直屬主管是誰？監督下屬的方式為何？
Step 2: 協作網絡與邊界
詢問：為了避免「脫節」風險，請列出此職位最關鍵的：
1. 對內主要接觸單位與頻率。2. 對外主要接觸對象與頻率。(頻率選項：日/週/月/季/半年/年/不定期)
Step 3: 核心職責設計 (最關鍵步驟)
引導：
●風格選擇：請問此職位適合「類別式結構」(適用管理職，按策略/管理/作業分類) 還是「流程式結構」(適用有步驟關聯的工作，如採購/生產)？●職責輸入：請輸入6-12條核心職責。若您已準備好，請直接貼上；若未準備好，請告訴我關鍵字，我將依照「動詞+內容+目的」公式為您草擬。●AI檢核點：AI需自行檢查生成的職責是否具備「可稽核性」，並為每一條職責建議對應的「產出文件」與「KPI 指標」。
Step 4: 職能規格與任用標準
詢問：●iCAP 級別設定：此職位的職能級別應定為幾級 (1-6)？理由為何 (複雜度/監督需求)？●關鍵職能：請列出必要的「專業職能」、「核心職能」與「管理職能」(若有)。●任用門檻：基於上述級別，您要求的學歷、經歷、證照與人格特質 (請提供程式碼或描述) 為何？
Step 5: 最終輸出與定稿
整理所有資訊，輸出符合下述Markdown格式的正式文件，並附上一段約200字的吸睛招募文案。
Output Format (最終輸出格式)
…(格式略)
附件：對外招募文案 (Recruitment Copy)
標題：{{吸睛標題}} {{200-300 字招募文案，強調職務價值與文化}}
節錄自：旗標科技《AI × SOP 生成式 AI 工作流：第一線 Prompt 驅動，打造企業 SOP》／陳泳睿 著
整理包／最熱門生成式 AI 大拚場 ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek 各擅長什麼？
2025-06-24報導／經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
生成式人工智慧（GenAI）技術迅猛發展，多款強大的AI工具幫助各行業提升工作效率。《經濟日報》為協助讀者了解各項AI工具，將「ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek」等四大生成式AI列出，為讀者分析四款生成式AI的各自效能，就「開發者」、「訂閱費用」、「主要功能」及「擅長領域」等細項逐條分析。
AI工具確實快速提升效率，不過使用者也要注意，目前的AI工具不保證完全正確，甚至也會答非所問、提供錯誤資訊、或產生「AI幻覺」，使用者對生成的資料仍應有基本的辨識能力，避免AI工具謬誤。
各家生成式AI重點馬上看
ChatGPTGeminiGrokDeepSeek使用建議
ChatGPT
OpenAI的ChatGPT堪稱帶動GenAI風行的先驅，也有廣大用戶，付費企業客戶近期突破300萬戶，有免費與付費模式，每月20美元的ChatGPT Plus訂閱費每月20美元，用戶指出，付費版反應速度更快，用戶在使用ChatGPT時隨時擁有最佳的使用品質。
「資料分析」方面，ChatGPT的優勢在於將資料壓縮、精簡化，適合急需快速獲取關鍵訊息的使用者。「文案生成」上，適合創作個人化內容。「圖表製作」方面，ChatGPT的圖表較為簡單，但圖片較無法把文字一起生成出來，繪圖時整體構圖比較簡單。
網址：https://chatgpt.com/
ChatGPT小檔案
開發者OpenAI付費版費用每月20美元（約新台幣610元）主功能提供文本生成、對話回應、內容創作、翻譯、問題解答等多種功能擅長領域自然語言處理、文本生成、教育輔助、創意寫作、客服支持等
Gemini
Google DeepMind開發的Gemini專注於多模態學習，能同時處理文本、圖像和音頻數據。版本包括2.0、2.5和最新的2.5 Pro，推理和數據處理能力進步快速。Gemini 2.5 Pro提供更強大的計算能力和更高準確性，讓用戶在處理複雜任務時能獲得更佳體驗。付費版額外提供用戶包括2TB儲存空間、Gemini Advanced和其他AI功能。
「資料分析」方面，Gemini提供的內容易於閱讀，文法經過重新梳理，適合需要清晰解釋的使用者。在「文案生成」上，Gemini能一次生成多達15個標題，提供選擇建議，對於需要多樣化提案的用戶非常方便。「圖表製作」方面，Gemini 的完整度高，使用者可選擇不同的圖表類型，並能下載圖片、Excel或JSON格式的數據。
網址：https://gemini.google.com/
Gemini小檔案
開發者Google DeepMind付費版費用每月19.99美元（約新台幣650元），可免付費試用一個月主功能強大的推理能力，擅長處理複雜的問題和情境，能同時處理文本、圖像和音頻數據等多模態文件擅長領域AI推理、圖像理解、科學研究和技術開發
Grok
Grok是由X（前稱 Twitter）開發的生成式AI，專注於社交媒體內容的生成。最新版本Grok3提供更強大的功能，能即時生成與當前熱點話題相關的內容，結合社交媒體數據分析趨勢，提升用戶互動的實時性，成為品牌營銷和社交媒體管理的理想工具。
「文案生成」方面，Grok風格簡潔有力，類似科技周刊的風格，適合快速傳達訊息。「圖表製作」方面，Grok可以較為輕鬆的運用文字組成圖表，並附上有關的資訊數據，對於需要快速理解數據的使用者來說很實用。
網址：https://grok.com/
Grok小檔案
開發者應用程式X（前身為Twitter）付費版費用每月30美元（約新台幣970元）主功能即時生成與當前熱點話題相關的內容擅長領域社交媒體互動、內容創作、即時訊息生成和品牌營銷
DeepSeek
DeepSeek專注於資料搜尋和訊息檢索，開發商為位於中國大陸的「杭州深度求索人工智慧基礎技術研究」，中資避險基金幻方量化創立的人工智慧公司，創始人暨執行長梁文鋒持續致力將大陸AI技術推向全球市場，提供R1和R2兩種不同的服務模式。
「資料分析」方面，DeepSeek提供前言和總結，讓懶人可以快速理解內容。在「文案生成」上，DeepSeek的口語化風格能夠生成10個標題，附上創作理念和選擇建議，適合需要親民語言的使用者。「圖表製作」方面，DeepSeek使用文字排列呈現，提供Python程式碼，對於技術使用者來說相當便利。
網址：https://www.deepseek.com/
DeepSeek小檔案
開發者中國大陸企業「深度求索」付費版費用每100萬（輸入）tokens收費人民幣16元（約新台幣66.68元）主功能資料搜尋和訊息檢索，利用生成式AI技術提升搜索引擎的智能化，提供相關建議和訊息過濾功能擅長領域資料搜尋、訊息檢索、知識管理和數據分析
使用建議
生成式AI工具已經落地商業化，從自然語言處理到多模態學習、社交媒體互動及訊息檢索等多種服務都能提供，競爭也更加激烈。用戶可根據自己的需求，選擇最合適的AI工具，以提升工作效率與創造力。
綜合比較四款生成式AI後，提供讀者幾點建議。若需要多樣化的文案提案，可考慮Gemini；若喜歡口語化一點的表達，可選擇DeepSeek。AI繪圖方面，生成多幅圖片建議可使用Grok，若希望作品有較高的品質，可選擇Gemini。在「資料分析」方面，若希望能獲取較「簡潔明瞭」的資料，建議選擇「ChatGPT」，讀者若希望能得到比較容易理解的內容，應該選擇Gemini。
針對「表格整理」方面，若要以更快的速度掌握大致上的資訊，建議選用ChatGPT；若讀者希望在表格中能得到較「詳細」的內容，可考慮DeepSeek。針對「生成圖片」功能上，若讀者追求圖表要具有充分「完整性」的類型，建議使用Gemini。
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高雄大學與日本大阪府建築士事務所協會 深化臺日城市發展與建築教育合作
國立高雄大學校長陳啓仁5月29日率團赴日本大阪，出席大阪府建築士事務所協會成立50週年紀念活動，並代表學校簽署合作備忘錄（MOU）。未來雙方將推動建築教育、學生見學實習、專業技術交流及國際論壇合作，深化臺日建築人才培育與專業連結。
2026-06-04 國立高雄大學 發布
此次交流由中華民國室內設計裝修商業同業公會全國聯合會第五屆理事長阮漢城協助安排，除轉達高雄市陳其邁市長祝賀函外，國立高雄大學受邀參與大阪府建築士事務所協會成立50週年紀念活動，進一步拓展與日本建築專業團體的合作網絡。
國立高雄大學校長陳啓仁5月29日率團赴日本大阪，出席大阪府建築士事務所協會成立50週年紀念活動，並代表學校簽署合作備忘錄（MOU）（圖 / 國立高雄大學提供）
簽約儀式於大阪府建築士事務所協會「令和8年度通常總會暨設立50週年紀念典禮」中公開舉行，由高雄大學校長陳啓仁與協會會長樋上雅博代表簽署。雙方完成簽約後交換合作文件，象徵臺日建築教育與專業交流邁向新階段。
校長陳啓仁表示，臺灣與日本在城市發展、建築實務及人才培育領域長期保持密切交流。大阪府建築士事務所協會多年來參與大阪城市建設與專業發展，累積豐富且實務經驗，也與高雄及臺灣建築界保持長期交流，可說是高雄的老朋友。高雄大學作為以城市命名的國立大學，肩負培育專業人才與促進地方發展的重要使命，期待透過此次合作，促進臺日建築專業知識與實務經驗共享。
陳啓仁指出，此次MOU簽署象徵雙方合作關係進一步深化，未來將透過師生交流、專業互訪、技術合作及國際論壇等多元形式，攜手推動建築專業發展，共同回應永續城市建設與文化傳承等全球趨勢。
協會會長樋上雅博表示，臺灣與日本在建築文化、城市發展及專業人才培育方面具有深厚交流基礎，期待透過此次合作備忘錄簽署，進一步深化雙方在建築環境營造及專業人才交流等領域的合作。未來將透過建築師、教師及學生互訪交流，共同培育具國際視野的建築專業人才。
根據合作備忘錄內容，雙方未來將推動臺日傳統建築修復與保存技術合作、木造建築技術推廣與應用、高品質建築環境營造、專業人員互訪、學生見學與實習，以及論壇與交流活動等六大合作項目，建立長期且穩定的夥伴關係。
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從 AI、大數據到雲端運算，智慧科技持續重塑企業運作模式，也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。當技術不再只是工具，而是開始參與決策、流程與協作機制的設計時，企業對人才的期待，也隨之快速被改寫。隨著生成式 AI 進入科技研發現場，產業競爭的焦點，逐漸從單純的效能與技術規格面，轉向研發流程、協作效率與人才結構的重新配置。
文／104人力銀行
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本文導覽：
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技，亦或是持續推動流程優化的技嘉科技，皆不約而同指出：AI 並不是單一技術的導入，而是從根本上，重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
趨勢科技指出，在資安產業中，AI 的導入不僅提升效率，更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的，已非能單純完成任務的工程師，而是要能理解問題、拆解問題，並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才，不再是會不會寫 code，而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡。」
這樣的轉變，使「會寫程式」逐步從門檻條件，轉變為一種基本能力。
KDAN 凱鈿則觀察到，企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試，多半以程式語言的熟悉度為主，然而當 AI 加入成為日常工具，真正拉開差距的，反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師，程式語言熟悉度大概佔六、七成，思考能力佔三、四成；現在幾乎倒過來。」甚至可以說，判斷能力及邏輯架構，已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外，AI 也在重新設計工作流程本身。
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
面對 AI 帶來的轉型壓力，騰雲科技則是認為，企業需要的人才，除了熟悉新工具，得要能解構既有的流程與模式，並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧，將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解，再結合新工具進行徹底重構，以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下，AI 並非取代既有能力，反倒成為推動組織再造的重要槓桿。
相較之下，在硬體與韌體研發領域，AI 帶來的影響則呈現不同面貌。
AI 的導入並非突然出現，而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示，當標準化與重複性的工作逐步由工具接手，企業在選才的課題上，反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」
也因此，雖分處不同產業與戰略位置的四家企業，卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容，也對工程師的角色重新定位，然而企業真正關注的，不是誰會被取代，而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成，甚至是輔佐當下決策的研判時，隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類？
觀察四家受訪的企業，答案竟出乎意料地一致：AI 並不會讓「人」變得不重要，而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是，企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手，真正拉開差距的，不是技術的熟練度，而是能否理解問題、拆解流程，並持續與新工具共同進化的能力。
正如受訪者所指出：「不是 AI 會取代人，而是會用 AI 的人，會取代不會用 AI 的人。」對企業而言，這意味著選才邏輯正在改變；對求職者而言，也代表未來職場的競爭力，將來自於跨領域理解問題的能力，以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。
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AI 時代的研發現場：回歸人才特質，技嘉如何重新定義工程師的工作方式
隨著 AI 技術快速發展，科技產業的競爭焦點也逐漸從單純的硬體效能與產品規格，轉向研發流程、協作效率與人才結構。AI 的導入不只是加入新工具，而是重新定義工程師的工作方式，整個工程生態正逐漸從「單一開發」走向「系統化管理」與「跨域協作」。
文／104人力銀行
本文導覽：
從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
在技嘉科技（GIGABYTE Technology，以下簡稱技嘉）的研發現場，這樣的轉變其實已經持續了十多年。韌體開發二處處長吳宗達在技嘉任職超過十五年，主要負責主機板 BIOS 與韌體相關開發。他回顧，從早期 CI/CD 與開發自動化，到近年把 AI 工具與 AI Agent 帶進工作流程，真正改變的並不是單一技術，而是整體研發流程的思考方式。
從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
吳宗達回憶，十多年前進技嘉時，研發團隊仍有大量重複且需仰賴人工處理的工作，流程也尚未建立完整的標準化機制，於是開始著手推動工作流程的優化，而 AI 的導入並非突然，而是建立在多年流程自動化與整合的基礎之上，AI 的加入更像是一把催化劑，正微妙地重塑工程師的日常。
過去很多時候，只要把功能完成即可；現在則更強調文件與知識整理。「以前可能只要把事情做完，現在會更重視為什麼這樣做，還有怎麼讓別人下次更容易接手。」
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 對研發現場最大的影響，其實不是單一工具，而是整個開發邏輯的轉變。就吳宗達形容，過去的工程流程比較像是單一線性的任務鏈，僅需交付給特定負責的人即可。
隨著產品與系統越來越複雜，單靠記憶與口述交接已難以支撐整個研發體系，這些原本存放在人腦中的知識與個人經驗，必須被整理成文件、紀錄與規格，甚至要能轉化成可被系統使用的資料結構。
從口耳相傳的經驗，轉向數位化的 Open File，最終成為 AI 可讀取的 Open Data。然而從AI 的角度來看，真正的問題反而是餵給 AI 的「資料不夠多」。他指出，若企業內部沒有足夠的工作紀錄、文件資料，AI 也無法持續迭代學習。
也因此，就研發流程上逐步從「流程導向」（Process Oriented） 轉向 「API 導向」（API Oriented）的思維，將原本分散在不同開發人員或部門的工具與資料可以被串接，整體的工作流程也能橫向擴展。
他坦言，AI 目前主要還是輔助的角色，部分的規格整理、工作日誌彙整，皆可透過 AI Agent 協助完成，同時讓管理者能更容易掌握專案脈絡、進程。倘若涉及到績效評估、團隊溝通或情境判斷時，仍需要回到「人」來做最後的決策。
技嘉科技韌體開發二處處長吳宗達
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 技術快速發展，也讓許多企業重新思考或定義徵才的條件；而在技嘉的研發團隊中，選才標準並沒有出現劇烈改變，反而是回歸初衷：人格特質。
人資夥伴補充，技嘉的研發職缺，第一關是由主管直接做篩選，長期以來他們最重視的特質，其實一直沒有變：好奇心、學習能力，以及解決問題的熱情。AI 工具的使用經驗當然加分，對多數 RD 職缺來說，並不是唯一的門檻，只要具備良好的基礎能力與學習意願，很多工具都可以進公司後再學習。
在吳宗達看來，AI 時代反而讓這些人格特質變得更重要。根據他的觀察，現在不少工程人才會透過 Side Project 或 GitHub 專案展示自己的能力，像是開發小工具、嘗試自動化流程，甚至研究區塊鏈或智能合約等題目。這些看似與職缺未必直接相關的經驗，往往能反映一個人是否真的對技術有興趣，也更容易被企業注意到。
「如果一個人平常就會自己做一些 Project，我通常會特別留意。」這也正呼應當前科技產業的招募趨勢，對許多年輕工程師而言，找工作不再只是離職後才開始準備，而是平時持續累積作品與成果，在市場上保持被看見的狀態。
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
當被問到 AI 是否會取代工程師時，吳宗達的答案很直接：「不會，但工作思維一定會變。」他認為，未來的工程師角色會更像是與 AI 協作的整合建構者，而不是單純執行任務的人。許多企業過去長期忽略的流程問題，包括知識沒有被記錄、流程缺乏標準化⋯⋯現在都必須重新整理並規格化。
因此，看似「工作變多」，但其實是那些是原本被忽略的流程工作，現在開始被系統化與文件化。隨著 AI 工具越來越成熟，工程師的價值也正在改變：不再只是完成某個任務，而是能理解整體工作流程、整理知識，並讓團隊能力得以持續累積。
AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而是讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的能力，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。
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👉 三秒洗腦旋律讓人記住品牌，但預算高到只能在夢裡聽。
11. Java（不是咖啡）
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12. Just-In-Time Content（即時內容）
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13. Jump Link（錨點連結）
👉 點一下自動跳到頁面某處，操作好用，設錯位置會引起暈眩。
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15. Job Scheduler（任務排程器）
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17. Jump Cut（影片剪輯跳接）
👉 小編剪片省時大法，跳得好叫節奏，跳太快像鬼片。
18. Joomla（網站內容管理系統）
👉 和 WordPress 差不多的東西，但工程師聽了都沉默。
19. Java Applet（舊世代網頁小程式）
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20. Justification（文案合理化）
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